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出版者:对外经济贸易大学

作者:贾怀勤 编

出品人:

页数:391

译者:

出版时间:2006-11

价格:39.00元

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isbn号码:9787810787741

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好的，这是一本关于《数据科学基础与实践》的图书简介。 --- 《数据科学基础与实践》 导言：从数据洪流到洞察之光 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录的痕迹，而是驱动决策、塑造未来的核心资产。从社交媒体的点击流到金融市场的瞬息万变，从生物医学的基因序列到智能设备的传感器数据，我们正处于一场深刻的“数据革命”之中。然而，海量数据的价值往往隐藏在噪音和复杂性之下，需要一套系统化的方法论和工具集才能被有效挖掘。 《数据科学基础与实践》正是一本旨在为读者架设起从原始数据到商业洞察、从理论模型到实际应用的坚实桥梁的专著。本书不仅关注前沿的算法，更侧重于数据科学的完整生命周期——从问题的定义、数据的获取与清洗，到模型的构建、验证、部署，以及最终的解释和伦理考量。它面向的对象是渴望系统掌握现代数据分析技能的工程师、分析师、研究人员，以及需要理解数据驱动决策逻辑的管理人员。 本书的哲学是“理论为基，实践为魂”。我们相信，理解背后的数学原理是构建稳健模型的前提，而熟练运用行业标准工具链则是实现价值的关键。 第一部分：数据科学的基石——思维与环境 本部分致力于为读者建立数据科学的宏观视野和必要的技术准备。 第一章：数据科学的范式转变 本章首先探讨数据科学在当代科学研究、商业智能和工程创新中的核心地位。我们将剖析数据驱动决策（DDD）的流程模型，区分描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析的差异。同时，本章会介绍数据科学项目管理的关键阶段，强调跨学科协作的重要性——如何与领域专家进行有效沟通，将业务问题转化为可量化的数据挑战。 第二章：工具链与环境搭建 成功的项目离不开高效的环境。本章详尽指导读者配置主流的数据科学工作站。重点介绍Python作为核心编程语言的选择理由（强调其生态系统的丰富性），并深入讲解Anaconda/Miniconda环境管理，确保依赖冲突最小化。此外，我们将详细介绍Jupyter Notebook/Lab的交互式编程范式，以及版本控制系统Git/GitHub在协作和复现性中的不可替代的作用。 第三章：数据结构与高效处理 数据存储和处理效率直接影响模型迭代速度。本章将深入探讨内存数据结构，重点介绍NumPy在向量化运算中的核心作用，以及Pandas库如何提供灵活、高性能的二维数据操作能力（DataFrame）。我们将涵盖缺失值处理（插补策略的优劣）、异常值检测、数据类型转换和高效的数据聚合技术，为后续建模打下坚实的数据基础。 第二部分：数据的塑形——预处理与探索性分析 (EDA) 原始数据往往“脏乱差”，探索性数据分析（EDA）是揭示数据内在结构、指导后续建模方向的“侦探工作”。 第四章：数据清洗与特征工程的艺术 本章是实践的核心。我们将系统梳理数据清洗的常见问题：数据不一致性、重复记录、编码问题等。更重要的是，本章聚焦于特征工程——如何从原始数据中创造出对模型有预测力的变量。我们将讲解特征的构造（如时间序列特征提取、文本计数特征）、特征的转换（如对数转换、Box-Cox转换）以及特征的编码（独热编码、目标编码）。 第五章：探索性数据分析 (EDA) 的深度解读 EDA 不仅仅是绘制图形。本章侧重于如何通过统计摘要和可视化手段来提炼信息。我们会详细介绍描述性统计量（均值、中位数、方差、偏度和峰度）的含义及其局限性。在可视化方面，本书推荐使用 Matplotlib 和 Seaborn 库，重点讲解如何使用散点图矩阵、箱线图、直方图和相关性热力图来发现变量间的关系、分布形态和潜在的共线性问题。 第六章：统计推断与假设检验基础 在得出结论前，必须确保观察到的现象并非偶然。本章引入基础的数理统计概念，如概率分布（正态、泊松、二项分布），以及参数估计方法（最大似然估计）。核心内容聚焦于假设检验的流程：建立零假设与备择假设、选择合适的统计检验（如t检验、ANOVA、卡方检验）并正确解读P值和置信区间，确保分析结果的统计显著性。 第三部分：模型构建与预测——机器学习核心算法 本部分是本书的核心，系统介绍主流的监督学习和无监督学习算法，并强调模型选择与评估的科学性。 第七章：线性模型与正则化 本章从最基础的线性回归开始，深入探讨最小二乘法的原理和局限性。随后，我们将转向逻辑回归，将其作为二分类问题的基石。为解决高维数据中的过拟合问题，本章详细讲解正则化技术（L1 Lasso 和 L2 Ridge），解释它们如何通过惩罚模型复杂度来提高泛化能力，并讨论多重共线性对模型稳定性的影响。 第八章：基于树的模型与集成学习 树模型以其强大的非线性拟合能力和良好的可解释性而广受欢迎。本章讲解决策树的构建过程（基于熵、基尼不纯度）。随后，我们将重点介绍集成学习的两大范式：Bagging（以随机森林 Random Forest 为例）和Boosting（以 AdaBoost 和梯度提升树 GBDT 为主）。最后，详细介绍工业界的主流选择——XGBoost/LightGBM的原理和参数调优策略。 第九章：支持向量机 (SVM) 与核方法 本章深入探讨寻找最优分离超平面（最大化间隔）的 支持向量机 (SVM) 算法。重点解析核技巧 (Kernel Trick) 如何使得线性分类器能够有效处理非线性可分数据，并比较常用核函数（多项式核、RBF核）的应用场景。 第十章：无监督学习：聚类与降维 在没有标签的数据中发现结构是无监督学习的任务。本章首先介绍K-均值 (K-Means) 聚类算法及其对初始点的敏感性，并探讨评估聚类质量的指标（轮廓系数）。随后，深入讲解主成分分析 (PCA)，阐述其如何通过正交变换实现数据降维，并讨论在数据可视化和噪声过滤中的应用。 第十一章：模型评估、选择与调优 一个优秀的模型必须经过严格的评估。本章详细对比不同任务下的评估指标：回归任务的 $R^2$, MSE, MAE；分类任务的混淆矩阵、准确率、精确率-召回率 (Precision-Recall) 曲线和 ROC 曲线/AUC 值的解读。本章还系统介绍交叉验证 (Cross-Validation) 的机制，以及超参数调优的系统方法，如网格搜索 (Grid Search) 和随机搜索 (Random Search)。 第四部分：进阶专题与部署伦理 本部分将视野扩展到特定领域应用和数据科学的实际落地，并关注其社会责任。 第十二章：时间序列分析与预测 本章专注于处理具有时间依赖性的数据。我们将介绍时间序列的分解（趋势、季节性、残差），并讲解经典的 ARIMA/SARIMA 模型族。对于更现代化的需求，本章也会简要介绍基于深度学习的序列建模思路。 第十三章：文本分析与自然语言处理 (NLP) 基础 本章概述从原始文本到可分析特征的转换过程。重点讲解文本预处理（分词、停用词过滤），以及基础的向量化技术，如 TF-IDF。我们会结合示例展示如何利用这些特征进行文本分类或情感分析。 第十四章：模型的可解释性 (XAI) 与公平性 在关键决策领域，模型“黑箱”是不可接受的。本章介绍模型可解释性的重要性。我们将深入探讨如 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 等工具，用于解释单一预测的驱动因素。同时，本章强调数据科学的伦理责任，讨论如何识别和缓解模型中的偏见 (Bias)，确保算法的公平性。 第十五章：从原型到生产——模型部署的初步认知 数据科学的价值在于应用。本章简要介绍如何将训练好的模型封装并投入使用。内容涵盖模型的序列化（如使用 Pickle 或 Joblib），以及通过轻量级 Web 框架（如 Flask/FastAPI）搭建预测 API 的基本流程，为读者构建端到端的数据产品提供初步指引。 结语 《数据科学基础与实践》旨在提供一个全面、务实且深入的学习路径。通过本书的学习，读者将不仅掌握数据分析的“工具箱”，更能培养出严谨的科学思维，将复杂的数据挑战转化为可操作的商业解决方案。数据科学的旅程永无止境，本书提供的是一张精确的航海图和可靠的罗盘。

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《应用统计》这本书给我带来的最大收获，不仅仅是知识的积累，更是一种思维方式的革新。我之前总觉得，统计学只是一门服务于科研和学术的学科，与我日常的工作似乎关系不大。但读完这本书，我才意识到，统计学无处不在，它贯穿于我们生活的方方面面。书中对因果关系与相关关系的区分，让我醍醐灌顶，过去很多我容易混淆的概念，在书中得到了清晰的梳理。我学会了如何辨别那些看似相关却并非因果的统计现象，避免被误导。此外，书中对于实验设计和数据分析的详细讲解，也为我今后在工作中进行产品测试和用户调研提供了宝贵的指导。它让我知道，如何设计一个严谨的实验，如何收集有效的数据，以及如何用统计方法来分析实验结果，从而做出更科学的决策。这本书的语言风格也相当吸引人，它避免了学术论文的生硬，而是用一种更具启发性的方式来引导读者思考，常常能引发我深入的联想。

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坦白说，我拿到《应用统计》这本书时，并没有抱有太高的期待，我曾以为它会是一本泛泛而谈，或者过于理论化的书籍。然而，这本书的实践性远超我的想象。作者在讲解每一个统计方法时，都配以大量详实的案例，并且这些案例都来源于真实的生活和工作场景。我尤其被书中关于风险评估和决策优化的章节所吸引，它展示了如何运用统计学来量化风险，并为复杂的决策提供量化支持。例如，在介绍蒙特卡洛模拟时，书中通过一个简单的投资组合优化例子，让我清晰地看到了如何通过大量的随机模拟来预测不同投资策略的收益和风险，这对于我理解金融领域中的一些概念非常有帮助。这本书的结构安排也非常合理，循序渐进，从基础概念到高级应用，层次分明。即便是初学者，也能通过这本书逐步建立起对统计学的全面认识，并掌握解决实际问题的能力。总而言之，这本书是一本难得的实用指南，它让我看到统计学在现代社会中扮演的重要角色，也激发了我进一步深入学习的兴趣。

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一直以来，我对统计学都有一种敬而远之的态度，总觉得它离我的生活太遥远，充斥着各种我难以理解的数字和符号。然而，《应用统计》这本书彻底改变了我的看法。它以一种非常平易近人的方式，将统计学那些看似神秘的面纱一点点揭开。我尤其欣赏书中对于统计思维的强调，作者不仅仅是教你如何计算，更是引导你去思考数据背后的意义，以及如何用统计的语言去描述和解释现象。比如，书中在讲解概率论时，并没有止步于公式的推导，而是通过生活中常见的例子，比如掷骰子、抽奖等，来阐释概率的概念，让我觉得非常亲切。还有关于方差和标准差的解释，结合了天气预报的稳定性、产品质量的离散度等例子，让抽象的统计量具象化。读完这本书，我感觉自己仿佛拥有了一双“统计的眼睛”，能够更敏锐地捕捉到生活和工作中隐藏的数据信息，并且能够用一种更理性和科学的方式去做出判断。这本书的内容对我来说，就像是在为我打开一扇通往未知世界的大门，让我看到了数据分析的无穷魅力。

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这本《应用统计》绝对是我近期阅读中最让我惊喜的一本书。它并没有像我之前预期的那样，是一本枯燥乏味、充斥着晦涩公式的教科书。相反，作者用一种非常直观、生动的方式，将统计学这门看似高冷的学科，还原成了解决实际问题的有力工具。我尤其喜欢书中大量的案例分析，从市场营销的趋势预测，到医疗领域新药疗效的评估，再到社会学研究中的数据解读，书中都有详细的步骤和清晰的逻辑。当我读到如何运用统计模型来预测股票价格波动时，简直像发现了新大陆一样，原本模糊不清的市场变化，在统计的框架下变得井井有条。而且，这本书在理论讲解上也做得非常到位，它没有生硬地堆砌概念，而是巧妙地将每一个统计方法都与实际应用场景联系起来，让我明白“为什么”要用这个方法，而不是仅仅“怎么”用。读完之后，我感觉自己看待问题的方式都发生了转变，不再只是凭感觉，而是开始习惯性地去寻找数据背后的规律。即使是一些复杂的统计概念，比如假设检验和回归分析，在书中也被拆解得非常细致，配合着图表和易于理解的语言，让我这个统计“小白”也能轻松掌握。我迫不及待地想将书中学到的知识应用到我自己的工作项目中。

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我必须承认，《应用统计》这本书的出版，对于我这样长期在数据分析领域摸爬滚打却又缺乏系统性理论支撑的人来说，简直是及时雨。它的内容深度和广度都超出了我的预期，而且最重要的是，它真正做到了“应用”二字。我之前一直在为如何更有效地从海量数据中提取有价值的信息而苦恼，这本书提供了一系列非常实用的方法和技巧。书中关于数据可视化部分的讲解，让我茅塞顿开，原来一张图表能够如此清晰地传达复杂的信息，大大提升了沟通效率。我印象最深刻的是关于抽样方法和误差分析的那几章，它们帮助我认识到数据收集过程中可能存在的偏差，以及如何通过合理的抽样设计来减小这些偏差，从而获得更可靠的研究结果。书中还详细介绍了多种常用的统计软件在实际操作中的应用，这对我来说非常有帮助，可以直接跟着书中的步骤进行实践，快速提升自己的操作技能。总的来说，这本书不仅是一本理论知识的宝库，更是一本实操指南，它让统计学不再是抽象的数学公式，而是变成了一门可以上手、能够解决实际问题的“手艺”。

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答案在哪里

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怨念！

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烂~39块钱的书这么多错误~还第四版~好意思伐~看得我累死~~贾怀勤，我统计这学期要是挂了和你没完！

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虽然比一般统计书易懂，但打印错误太多了。

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哎。。我悲剧的统计。。。。